Будущее веба — это интеллект на границе (Edge)

В 2026 году просто иметь "быстрый сайт" уже недостаточно. Пользователи ждут персонализации в реальном времени. В этом посте я расскажу, как интегрировал AI-функционал прямо в свой стек на Next.js, не раздувая при этом размер бандла.

Архитектура "AI-First"

Основная проблема AI-сервисов — задержка (latency). Если запрос идет на тяжелый бэкенд в другом полушарии, магия пропадает. Я использовал Vercel AI SDK в сочетании с Edge Runtime, чтобы ответы генерировались максимально близко к пользователю.

Почему это круто:

• Streaming UI — Ответы от модели прилетают по кусочкам, как в ChatGPT, благодаря React Server Components.
• Edge Functions — Минимум задержек. Логика выполняется на ближайшем к пользователю узле сети.
• Model Agnostic — Я могу переключиться с OpenAI на Anthropic или локальную Llama 4 одной строчкой кода.

Техническая реализация

В основе лежит стриминг данных. Вместо того чтобы ждать полной генерации текста, мы используем поток:

import { streamText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

export async function POST(req) {
  const { messages } = await req.json();
  const result = await streamText({
    model: openai('gpt-5-turbo'), 
    messages,
  });
  return result.toDataStreamResponse();
}